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基于Wold特征的遥感图像的分割

Wold-Based Remote Sensing Image Segmentation

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【作者】 李峰彭嘉雄

【Author】 LI Feng~(1,2), PENG Jia-xiong~1(1. Institute of Pattern Recognition & Artificial Intelligence, Huazhong University of Science & Technology, State Education Commission Key Laboratory, Wuhan, 430074, China; 2. National Laboratory on Machine Perception, Peking University, Beijing, 100871, China)

【机构】 华中科技大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制国家教育部重点实验室华中科技大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制国家教育部重点实验室 湖北武汉430074北京大学视觉与听觉信息处理实验室北京100871湖北武汉430074

【摘要】 马尔可夫随机场模型是一种较好的纹理模型,但由于它是一个低阶的纯随机模型,因此用于图像分割时,区分相近纹理的能力仍然有限。将结合2维Wold分解技术来对遥感图像进行分割,通过调整不同性质谱分量的比例关系,放大相近谱峰值之间的差别,从而有利于Harmonic滤波器的信号选取,改善低阶马尔可夫分割场模型不能刻画结构性纹理的缺点。实验方法对城区目标进行提取,结果表明该方法的有效性优于纯Markov随机场所采取的分割方法。

【Abstract】 Markov random field (MRF) is a kind of low order stochastic model which can’t distinguish regions with similar textures. Improves it by combining 2-D Wold decomposition.Better obtains signal of interest by adjusting the proportionment of two kind of texture spectrum. The experiments on remote sensing image and the conclusions are presented.

【基金】 航天科技基金资助项目;北京大学视觉与听觉实验室开放基金资助项目(02 08)
  • 【文献出处】 测绘学报 ,Acta Geodaetica Et Cartographic Sinica , 编辑部邮箱 ,2003年04期
  • 【分类号】TP751
  • 【被引频次】12
  • 【下载频次】219
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